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通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数，并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import
"output": "CCC" } 格式，则需要执行convert_to_sharegpt.py 文件将数据集转换为share gpt格式。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name
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2 服务调用 获取容器IP地址 在已启动的容器内，使用ifconfig命令获取容器IP，记为${container_ip_address}，本例中为172.17.0.7。若无效可使用ip addr，或者自行寻找其他方式获取到容器IP。 图5 使用ifconfig命令获取容器IP 使用容器IP启动服务
/home/ma-user/miniconda3/bin/activate MindSpore-python3.7-aarch64 #输入python并回车，进入python环境 python 然后参考文件传输进行OBS传输操作。 下载Notebook中的文件至本地 在Noteboo
）和perchannel量化。 支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 步骤一：模型量化 可以在Huggingface开源社区获取量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
"AAA" "input": "BBB", "output": "CCC" } 执行convert_to_sharegpt.py 文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name
"AAA" "input": "BBB", "output": "CCC" } 执行convert_to_sharegpt.py 文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name
"AAA" "input": "BBB", "output": "CCC" } 执行convert_to_sharegpt.py 文件。 python convert_to_sharegpt.py \ --input_file_path data_test.json \ --out_file_name
NGPUS_PER_NODE="$MA_NUM_GPUS" # 自定义环境变量，指定python脚本和参数 PYTHON_SCRIPT=${MA_JOB_DIR}/code/torch_ddp.py PYTHON_ARGS="" CMD="python -m torch.distributed.launch
--Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list
PyTorch 2.1.0 驱动 24.1.RC2.3 Python 3.9 CANN 8.0.RC3 MindSpore Lite 2.3.0 OS arm ultralytics 8.2.70 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python to the actual python CMD="${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python -m torch.distributed.launch \
912版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包，例如安装Flask依赖包。 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list
--Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list
allel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试： cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host 127.0.0.1 --port 8080 --tokenizer
介绍。 Boot Command 启动本次训练作业的运行命令。例如“bash /home/work/run_train.sh python {python启动文件及参数}”。当“Algorithm source”选“Custom”时，显示此参数。 当用户输入的命令中不包含“--d
LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/bin/python， python 3.7.10 三方包安装路径：/home/ma-user/an
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
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